基于径向基函数神经网络的流程企业供应链预测仿真

本文在比较预测方法的基础上，采用径向基函数（RBF）神经网络技术建立流程企业供应链预测模型，进行了实例预测仿真，并将预测结果与BP网络的预测结果进行了比较。结果表明，RBF网络误差小于BP网络，其中平方根RBF网络的预测仿真误差最小，而BP网络的误差最大。     

一种新的蒙特卡罗随机有限元方法

针对岩土工程可靠性分析的功能函数是隐式函数或高次非线性函数的特点,提出并从理论上论证隐式功能函数和高次非线性功能函数可靠性问题的新解法,即基于径向基网络的蒙特卡罗随机有限元方法;给出计算框图和计算步骤.以钢筋混凝土浅基础和某矿山矿柱为例,说明其在岩土与采矿工程中的应用.研究结果表明,采用蒙特卡罗随机有限元方法可直接使用确定性有限元分析程序而无需任何改动,对于极限状态函数不能用显式表达和高次非线性的可靠性问题都适用.